人工智能路线图

引言

人工智能 (AI) 已经发展了一段时间，并且仍在分阶段扩展，颠覆着社会上的不同行业。随着人工智能在各个领域的广泛应用，对这一职业人才的需求也在不断增加。如果您希望在人工智能行业找到一份工作，那么您需要具备所需的技能和知识。人工智能正在飞速发展，专业人士愿意不断学习。人工智能路线图将帮助您找到一条学习路径，以便您在该领域获得熟练程度。

什么是人工智能？

人工智能 (AI) 是 计算机科学 的一个子领域，其目标是开发能够执行被认为是智能的活动。这些任务涵盖了自然语言处理、模式识别、决策制定和自适应学习等广泛领域。人工智能是一个庞大的研究分支，有许多子分支，每个分支都有特定的目标和关注领域。

人工智能路线图：分步指南

在开始人工智能学习之路之前，您需要了解一些基本概念和工具。为了帮助您找到自己的人工智能之路，这里有一份详细的人工智能之旅，用于启动人工智能的整合过程，并帮助您全面掌握人工智能。

第一步：从基础数学概念开始

数学可能很复杂，但基本数学概念仍然是理解许多技术概念（包括 机器学习 和 深度学习 技术）的先决条件。当您开始人工智能学习之旅并研究人工智能学习路线图时，请专注于掌握以下数学概念：

• 线性代数：线性代数涉及线性向量空间、线性矩阵以及两者的运算。人工智能算法利用线性代数对大量数据进行建模和计算。
• 微积分：微积分提供了一种实用的方法来解释人工智能模型（包括机器学习模型）的功能和效率。它提供了诸如微分和梯度方法等技术来训练机器学习。
• 概率与统计：概率论使人工智能系统能够对未知进行解释并从数据中提取预测。统计学允许寻找信息、查找和识别重复项，并根据过去的证据做出准确的假设。这些概念对于在机器学习算法中使用很重要。在数据分布、假设检验和回归分析等领域拥有知识将有助于您从大量数据中识别和得出结论或推断。

第二步：学习编程语言

编程是实现人工智能算法和处理可能涉及的任何数据所必需的。在所有语言中，Python 和 R 因其灵活性、简单性以及大量可用于人工智能的库和框架而成为最流行的语言。

• Python：Python 易于理解，并且是目前最灵活的脚本语言之一。由于其友好的语法和各种库和框架的可用性，它在人工智能应用中非常受欢迎。Python 在人工智能领域的知名库有 NumPy、PyTorch、Scikit-Learn、Keras 和 Pandas。
• R 编程：R 是一种强大的语言，专为统计计算和 数据分析 而开发。它拥有一套出色的软件包，旨在解决各种人工智能问题，例如机器学习、语言处理和数据可视化。
• Java：Java 是一种强大且通用的编程语言，也可用于人工智能。Java 在可移植性和可扩展性方面具有优势，并且具有良好的安全性，这使其非常适合构建大规模人工智能系统和托管人工智能模型。

第三步：探索大数据工具

作为人工智能专家，您还应该了解如何应用各种工具来存储和处理大量信息。这就是大数据工具发挥作用的地方。在这些工具的重要优势中，值得一提的是处理数据和获得结果的时间相对较短。它还将使以更有效的方式存储、操作和分析大数据成为可能。您应该了解的一些基本 大数据 工具是：

• Hadoop：Apache Hadoop 是一个开源软件，用于在商用集群上分布式存储和计算大型数据集。它用于大数据处理，是探索人工智能时需要熟悉的一个优秀产品。由于其能够快速扩展且效率极高，它已成为各种人工智能项目中必不可少的组成部分。
• Spark：另一个开源分析引擎是 Apache Spark，它专为以惊人的速度处理大量数据而设计。它提供了一个高度灵活且方便的环境来处理结构化和非结构化数据。它提供了许多用于不同目的的库，其中包括机器学习。
• Cassandra：Apache Cassandra 是一个开源的分布式 NoSQL DBMS，旨在高效地管理多个服务器中的大量数据。它对于非结构化数据量尤其有帮助，并且对于开发处理不同数据类型的人工智能应用程序至关重要。
• MongoDB：MongoDB 以其 NoSQL 文档存储而闻名，它以 BSON（一种 JSON）的形式存储数据。它具有相当自由的数据结构形式，并且有更快的定位信息的方法。这具有很大的优势，因为它有助于更轻松地训练机器学习算法。将 MongoDB 用作主要数据存储并改进机器学习训练数据也有助于以适当且有效的方式维护所有内容。

第四步：利用常用的人工智能包

在 Python 中开发和实现人工智能应用程序如此容易的一个方面是编程语言、大量的库以及可用的广泛框架。以下是一些最常用的人工智能包，可以加速您的学习和开发过程：

• Pandas：这是一个快速、开源的库，用于处理和分析表格数据，为 Python 构建。它为数据预处理、操作和统计分析提供了丰富的支持。这使得它在处理将用于训练人工智能模型的数据时非常有用。
• NumPy：NumPy（Numerical Python）：它是科学 Python 计算中第一个也是最重要的库。因为它提供了对大型多维数组和矩阵的支持。它还提供了大量的数学运算，可以对这些数组执行。
• Scikit-Learn：这是 Python 框架中最功能齐全且简单的机器学习库之一。它包括许多用于分类、回归、聚类、降维等的函数。由于其用户友好的界面和良好的文档，它是最有效的人工智能工具之一。
• PyTorch：事实上，PyTorch 是一个开源的机器学习框架。由于其灵活性、高速度和易用性，这些都增强了 TensorFlow 在深度学习开发中的使用。PyTorch 更侧重于创建新的神经网络并对其进行训练。
• Keras：Keras 是一个开源的高级神经网络 API，由深度学习工具开发并在 Python 中运行。它是一个易于使用的工具，专门用于解决机器学习问题，特别是使用当前深度学习。它支持多步数据和特征预处理以及模型部署的低级细节。

第五步：理解机器学习的关键概念

人工智能学习路线图的第五个要素是充分理解机器学习的概念。机器学习被认为是人工智能的一个主要领域，要理解机器学习的概念和策略，就必须掌握人工智能的基本概念。以下是一些您应该重点关注的关键领域：

• 监督学习：在这种学习类型中，将标记数据呈现给算法和学习模型，并对其进行训练以预测新的标记数据集合。
• 无监督学习：与监督学习算法相反，无监督学习算法不使用标记内容。这些算法对从数据本身发现或挖掘结构、模式和关系感兴趣。第二个是无监督学习，其中机器被提供数据并面临着发现数据中隐藏的资源并随后对其进行适当分类的挑战。
• 强化学习：强化学习是机器学习的一个子类型，其中算法通过试错行动来学习在环境中运行，正确的行动会获得奖励，不正确的行动则没有奖励。它与监督学习和无监督学习不同，并在机器人技术和游戏引擎中有应用。

第六步：掌握深度学习算法的艺术

要更充分地理解深度学习，您首先需要定义机器学习。计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域都利用了统计能量模式。在人工智能领域，确实需要指出基本的深度学习算法和架构。

• 神经网络：神经网络是机器学习的一个子领域，它以任何可能的方式试图复制人脑的某些方面；基本上是一个节点网络。它们用于图像和语音识别、自然语言处理等不同领域。
• CNN（卷积神经网络）：CNN 是一类专门为图像和视频分析设计的神经网络。它们包括物体检测、图像分类，甚至人脸识别。
• RNN（循环神经网络）：循环神经网络 (RNN) 是一个 深度学习 系统，用于将顺序输入数据转换为特定的顺序输出数据。它具有相互连接的子模块，模仿人们的处理方式，例如从一种语言翻译到另一种语言。
• GAN（生成对抗网络）：GAN 是一类深度学习架构中的生成模型，由两个神经网络构成：一个生成神经网络和一个判别神经网络。这两个网络相互对抗，以尽可能真实地从初始训练数据集中设计新的数据集。
• LSTM（长短期记忆）：这些网络是一种 RNN（循环神经网络）。它们包含记忆单元，有三种类型：输入控制、遗忘控制和输出控制。这些门负责调节写入和读出该记忆单元的内容。这很重要，因为它使网络能够关联复杂的回归模型，例如语言翻译或其他趋势的准确预测。

第七步：了解数据科学的重要性

人工智能学习路线图的第七个程序是理解数据科学，它构成了人工智能知识的基础。它有助于您创建数据科学的基础，涉及从数据中获取洞察力和知识的过程。数据科学生命周期的关键阶段如下：

• 数据采集：另一方面，机器学习中的数据采集涉及从某个指定系统或各种其他系统选择、检索、清理、净化、整理、转换和加载数据的过程。这两者对于高质量的数据输入过程都很重要，这是生成成功机器学习算法结果所必需的。
• 数据准备：数据清理通常是数据处理的初始过程，包括获取、重新排列和修改原始数据。它需要清理、计算校正、数据扩展和删除不需要的观测值，以获得高质量的数据。因此，数据更准确、完整且一致，使其更易于为最终用户的需求进行操作。
• 数据分析：这意味着数据分析是通过研究、精炼、处理和组织数据来帮助识别特定社会特征的过程。进行数据预处理、高级数据挖掘、数据统计分析、数据可视化和探索性数据分析等方法，以从数据中提取见解。
• 数据操作：数据操作更像是一项管理工作，涉及以一种更容易理解的方式重新排列数据。它使用最常见的语言类型称为数据操作语言 (DML)，用于重写给定数据库程序中的数据布局。

第八步：选择一个专业领域

人工智能是一个庞大的研究领域，包含许多子领域，其应用广泛。虽然您需要打下坚实的核心概念基础，但专注于该领域的某个领域可以扩展您的知识，并可能提供更多就业机会。人工智能的一些著名专业领域包括：

• 计算机视觉：该领域致力于教计算机/机器如何处理图像和视频输入，以从中提取有用信息。它包括使用深度学习方案创建模型来执行图像或视频中的对象检测、分类、分割和跟踪等任务。
• 自然语言处理 (NLP)：NLP 代表自然语言处理，它是人工智能的一个子领域，使计算机能够书写、阅读和处理人类语言。NLP 使机器能够理解文本或语音中的内容，例如助手 Siri 或 Alexa。它可以部署在网络搜索、聊天机器人、电子邮件过滤、翻译、情感分析和拼写检查中。
• 机器人技术：机器人技术是一个将人工智能集成到机器人系统中的领域，以改进它们并使其能够完成特定功能。机器人人工智能的应用是计算机视觉在人工智能机器人中用于识别物体；其他包括导航和自然语言处理。人工智能被整合到机器学习算法中，通过这些算法，机器人可以向人类学习。

第九步：参与项目

在人工智能领域拥有实践知识和技能对于打下坚实的基础至关重要。建议参与实际项目，因为随着您的进步，您可以应对这些问题并培养解决问题的能力。寻找开源项目，解决编码问题或竞赛，或基于诸如人脸或文本识别、文本或语音分析、推荐系统或预测等概念开发个人项目。

此外，个人项目作为展示一个人及其技能给潜在雇主的投资组合一直很有价值。特别是，您将通过积极参与项目来增强人工智能概念的实践知识，并获得经验。

人工智能学习计划示例

以下是一个可能的人工智能学习计划，说明了如果您刚刚开始涉足人工智能领域，应该关注哪些方面。我们希望使此计划尽可能现实和实用，因此我们建议您分步操作。

第 1-3 个月：数学、编程、数据结构和操作基础

• 数学和统计学：首先，应考虑基本的计算概念，如线性代数、微积分、统计和概率系统。
• 编程：了解 Python，它是目前人工智能领域最流行的语言。从这里开始，进入下一阶段的计划，从基本概念开始。对于基础知识，可以尝试我们的 Python 基础技能轨道和 Python 数据操作技能轨道，它们将为您提供 NumPy 等正确工具。
• 数据操作：是时候开始学习数据操作和分析了。从上述技能组合中，您还可以了解一些将用于操作数据的库，例如 Python 的 pandas 和 NumPy。分析如何清理和准备数据——这始终是任何人工智能或机器学习项目中的关键步骤。

第 4-6 个月：深入研究人工智能和机器学习

• 人工智能基础：定义人工智能的含义、它的起源以及该领域有哪些分支。有一些入门课程，例如我们的“理解人工智能”，将对学习者有所帮助。
• 深化您的机器学习知识：了解普通且常见的算法，如半监督、监督、无监督和强化学习。考虑我们的“Python 机器学习科学家”技能轨道，该轨道侧重于主要模型类型、模型评估和选择正确的超参数。它包括 TensorFlow 和 Keras 等包，并首次介绍了深度学习。

第 7-9 个月：专业化和高级主题

• 深度学习：基本上，了解神经网络和深度学习是什么，或者它们有什么相似之处。
• MLOps 基础：了解 MLOps 或将 DevOps 概念应用于机器学习系统的想法。这涉及模型版本控制、模型部署和监控以及模型编排。
• 专业化：选择一个感兴趣的科目并确定您的职业方向意味着缩小专业化范围——可能是自然语言处理、计算机视觉、强化学习，或者完全不同的领域。

第 10 个月至今：持续学习和探索

• 保持更新：每周至少阅读一次人工智能相关的博客、播客和期刊。读者应该加入社区，与其他人工智能工作者交流。
• 人工智能伦理：在进一步学习人工智能时，您应该记住的另一个方面是人工智能中的伦理问题。

结论

人工智能 (AI) 涉及应用算法、数学和人脑模型来解决现实生活中的问题。人工智能路线图将帮助您确定可以遵循的学习路径，以获得所需的领域熟练程度。一阶能力包括机器学习、神经网络、NLP、计算机视觉 等基本人工智能技术；二阶能力包括创造力、伦理思维和管理人工智能社会效益的灵活性。因此，专业人士需要适应持续的变化以及人工智能其他领域的整合。